网站定位：数字建模能力与系统分析逻辑说明平台｜风格：理性数字科技风｜重点：解释模型如何支撑决策与工程分析
　　1. 项目定位与建设目标
　　数字建模的价值，不在“模型本身有多复杂”，而在于它能否把复杂系统转化为可计算、可解释、可验证的决策依据：识别关键变量、评估方案差异、预测风险边界、量化投入产出，并在工程实施中持续校准。网站需要把“建模—分析—决策—验证—迭代”的技术逻辑讲清楚，让客户理解你们提供的是体系化建模能力与工程化落地方法，而不是单点软件或一次性报告。
　　建设目标：
　　· 用系统化表达讲清建模如何支撑工程分析与决策，建立专业可信度。
　　· 以“技术与模型—建模方法—应用场景”三条内容线形成闭环，降低沟通成本。
　　· 突出方法论、验证口径与可复用交付物，形成可对比、可验收的能力呈现。
　　· 形成明确转化路径：理解→下载资料→预约交流→项目立项/试点。
　　2. 目标受众与表达原则
　　核心受众：
　　· 研发与工程部门：关注建模方法、假设边界、参数识别、验证口径与可解释性。
　　· 运营与管理层：关注决策支撑能力、风险评估、ROI与方案对比的可量化输出。
　　· 信息化团队：关注数据接口、系统集成、安全合规与部署方式。
　　· 项目管理：关注交付周期、里程碑、验收标准与持续迭代机制。
　　表达原则（理性数字科技风）：
　　· 少形容词，多逻辑：用流程、图示与输出物类型说明“怎么做、产出什么、如何验证”。
　　· 把术语翻译为工程意义：每个模型类型对应可解决的问题与边界。
　　· 全站统一“证据链”：输入数据—建模假设—计算方法—输出结论—验证与迭代。
　　· 敏感数据脱敏：保留方法与口径，隐藏客户与核心参数细节。
　　3. 核心内容母线：模型如何支撑决策与工程分析
　　建议将以下“建模决策闭环”作为全站骨架，贯穿首页、方法页与场景页：
　　问题定义（目标与边界） → 数据与机理（变量与假设） → 模型构建（结构与参数） → 仿真与求解（场景与不确定性） → 结果解释（敏感性与对比） → 决策建议（方案优选） → 验证与校准（实验/现场反馈） → 迭代固化（模型资产化）
　　推荐在核心页面加入“模型证据链小组件”（统一样式）：
　　· 输入：数据来源、采样频率、关键变量、数据质量与缺失处理。
　　· 假设：边界条件、简化策略、适用范围与不适用情况。
　　· 方法：模型类型、求解/训练策略、参数识别与不确定性处理。
　　· 输出：指标、对比结果、风险边界、推荐动作与置信区间（按实际）。
　　· 验证：实验/历史数据回放/现场试点，误差口径与更新策略。
　　4. 网站结构与页面规划（6大栏目）
　　4.1 首页
　　目标：在30秒内让访客理解你提供的是“建模与分析能力”，并引导进入方法与场景。
　　模块建议：
　　· 主视觉：系统网络/数据流/模型网格的抽象动效（点阵、网格、流线，轻量克制）。
　　· 一句话定位：例如“用模型把复杂系统变成可计算的决策依据”。
　　· 核心能力四块：问题定义、模型构建、仿真分析、验证迭代与交付固化。
　　· 建模决策闭环流程条：定义→建模→求解→解释→决策→验证→迭代（可交互）。
　　· 模型能力入口：机理模型、数据驱动模型、混合模型、优化与调度、数字孪生（按实际）。
　　· 场景入口：研发设计、工艺优化、运维预测、调度优化、风险评估等（按业务）。
　　· 转化入口：下载资料/预约交流/试点评估（固定CTA）。
　　4.2 数字技术与模型
　　目标：把“你们会什么模型”讲清楚，同时讲清“每类模型能解决什么问题、适用边界是什么”。
　　建议结构：
　　· 模型体系导航：机理/物理模型、统计与时序模型、机器学习模型、混合模型、优化模型、孪生模型（按实际）。
　　· 每类模型页面统一写法：问题类型、输入数据、输出指标、适用边界、验证方式、交付物。
　　· 关键技术能力模块：数据治理、特征工程、参数识别、求解器与仿真、可解释性、版本管理与复现。
　　· 成果呈现方式：示意图、界面截图（脱敏）、输出报告样例（PDF可下载）。
　　4.3 系统建模方法
　　目标：让工程与管理层都能理解你们的工作方式，形成“可执行、可验收”的方法论。
　　建议拆成“方法步骤 + 关键工件 + 验证口径”三层表达：
　　方法步骤（建议作为长页主线）：
　　1. 问题定义：目标函数/约束条件/决策变量/评价指标明确。
　　2. 数据准备：数据接入、清洗、对齐、缺失处理与质量评估。
　　3. 建模设计：模型结构选择、变量定义、假设与边界设定。
　　4. 参数识别：标定、训练、拟合与正则化策略（按实际）。
　　5. 仿真与求解：场景库、扰动与不确定性、敏感性分析。
　　6. 结果解释：关键变量贡献、方案对比、风险边界与置信度表达。
　　7. 验证与校准：实验/历史回放/现场试点，误差口径与更新策略。
　　8. 交付固化：模型版本化、可复现流水线、文档与持续维护机制。
　　关键工件（建议在页面中以“交付物卡片”呈现）：
　　· 问题定义书（目标、边界、指标与验收口径）。
　　· 数据字典与数据质量报告。
　　· 模型说明书（结构、假设、参数、适用范围）。
　　· 场景库与仿真/求解配置。
　　· 分析报告（对比结果、敏感性、风险边界、建议动作）。
　　· 验证记录与版本变更日志。
　　验收口径建议（文字说明）：
　　· 准确性：误差指标与统计口径；在不同场景下的稳定性。
　　· 可解释性：关键变量与结论可追溯；假设与边界清晰。
　　· 可复现性：同数据同配置可复现；版本与环境可追踪。
　　· 可用性：能输出可执行建议；与业务流程/系统可对接。
　　4.4 应用场景
　　目标：用“决策问题”驱动场景表达，突出模型带来的对比与边界判断。
　　建议每个场景页面统一结构：
　　1. 场景背景：系统复杂性与决策痛点。
　　2. 决策目标：降低成本/提升产能/降低风险/提升可靠性等。
　　3. 建模对象：系统边界、关键变量与约束条件。
　　4. 数据与假设：数据来源、质量与关键假设。
　　5. 分析输出：方案对比、敏感性、风险边界、推荐动作与置信度。
　　6. 验证方式：实验、历史回放或试点；误差口径与迭代策略。
　　7. 交付方式：报告、模型资产、接口/看板、持续维护。
　　推荐场景方向（按业务删减）：
　　· 研发设计：参数探索、性能预测、方案优选与安全裕度评估。
　　· 工艺优化：窗口寻优、良率分析、瓶颈识别与变更影响评估。
　　· 运维预测：健康评分、故障预测、备件策略与维护计划优化。
　　· 调度与优化：产线/能源/物流的约束优化与实时策略下发。
　　· 风险评估：极端工况仿真、不确定性分析与应急策略推演。
　　4.5 技术支持
　　目标：降低合作门槛，证明你们“可落地、可持续”。
　　内容建议：
　　· 合作流程：需求澄清→数据对接→试点建模→验证→上线与迭代（流程化表达）。
　　· 接口与文档：数据接入规范、API说明、数据字典模板、报告模板（可下载）。
　　· 运维与更新：模型监控、漂移检测、定期重训/重标定、版本回滚策略。
　　· 安全与合规：权限审计、脱敏策略、私有化部署与数据留存策略（按实际）。
　　· 常见问题：数据不足怎么办、假设如何设定、误差如何解释、如何复现等。
　　4.6 联系方式
　　目标：适配B端对接与试点评估习惯，促成“预约交流/试点评估”。
　　内容建议：
　　· 预约交流表单：行业/场景、决策问题、现有数据类型与周期、对接系统、时间要求、联系方式。
　　· 对接通道：业务咨询、技术对接、项目交付（电话/邮箱/企业微信）。
　　· 公司信息：地址、地图、资料下载入口与工作时间。
　　· 合作入口：联合研发/项目合作/生态伙伴（可选）。
　　5. 视觉与交互建议（理性数字科技风）
　　视觉关键词：深蓝/石墨灰底色、冷白文字、青蓝高亮；点阵网格、模型网格、数据流线与简洁图标。
　　交互建议：
　　· 方法页：可折叠的步骤导航，点击展开“输入—方法—输出—验证”。
　　· 模型页：按“问题类型”筛选（预测/优化/仿真/诊断/孪生）。
　　· 场景页：用可切换对比视图展示“方案A vs 方案B”的差异（用文字与示意，不堆数字）。
　　· 全站固定CTA：下载资料/预约交流/试点评估。
　　体验原则：结构清晰优先，动效服务理解，避免大视频影响首屏性能。
　　6. 内容写作模板（让“模型支撑决策”讲得清楚）
　　建议所有模型/场景页面采用统一模板，保证专业一致：
　　· 决策问题：要做什么选择、为什么难。
　　· 建模边界：系统范围、变量、约束与关键假设。
　　· 数据基础：来源、频率、质量与缺失处理。
　　· 方法路径：模型结构、参数识别与求解策略。
　　· 输出结论：对比结果、敏感性、风险边界与建议动作。
　　· 验证与迭代：误差口径、校准策略、版本化与复现方式。
　　· 交付形态：报告、模型资产、接口/看板、持续维护。
　　7. 技术实现建议（简洁可靠）
　　· 响应式：PC优先，移动端兼顾资料阅读与留资。
　　· 性能：示意图采用SVG；轻量动效用Lottie；图片压缩与懒加载。
　　· SEO：围绕“系统建模、仿真分析、优化求解、数字孪生、预测维护、敏感性分析”等主题布局页面关键词。
　　· 安全：HTTPS、表单防刷、内容脱敏；必要时启用访问审计。
　　· 可维护：模块化内容结构（模型/方法/场景可后台增改），便于持续运营。